专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]压缩图像数据的方法-CN201910868176.1有效
  • F·鲍尔;K·亚伯拉罕;P·盖斯勒 - 阿诺德和里克特电影技术公司
  • 2019-09-12 - 2023-10-13 - H04N19/86
  • 描述了一种压缩图像数据的方法,该图像数据包括与对应像素相关联的多个像素值,其中,针对至少一些像素根据如下步骤压缩像素值:根据预定分组方案使对应像素与多个像素组中的一组相关联,所述多个像素组中的每组由多个预定像素队列的像素或多个预定像素队列的像素子集限定;根据至少一个预定的其它像素的像素值、同时使用至少一个评估规则确定对应像素的评估像素值,所述至少一个预定的其它像素根据对应像素的像素组来选择;形成该对应像素的与该对应像素的像素值与评估像素值之间的预定关系对应的差值;以及使用编码方法编码该差值。
  • 压缩图像数据方法
  • [发明专利]一种视频编码预处理方法、装置及存储介质-CN202310534711.6在审
  • 滕国伟;王嘉彤 - 上海大学
  • 2023-05-12 - 2023-08-18 - H04N19/86
  • 本发明涉及一种视频编码预处理方法、装置及存储介质,其中方法包括以下步骤:S1、将输入的原始视频中的RGB色彩图像转化为YUV色彩图像y;S2、构建编码器噪声估计模型,将YUV色彩图像y输入编码器噪声估计模型中,模拟编码器生成损失图像ycodec;S3、构建多尺度模块化预处理模型,将损失图像ycodec输入多尺度模块化预处理模型中,得到噪声图像S4、基于噪声图像得到预处理后的图像x。与现有技术相比,本发明设计了接近真实噪声的噪声估计模型,能够有效衡量视频编码器造成的质量损失,从而提高视频压缩编码效率。
  • 一种视频编码预处理方法装置存储介质
  • [发明专利]一种图像块效应检测方法、系统、设备及存储介质-CN202310019966.9在审
  • 麻莉雅 - 百果园技术(新加坡)有限公司
  • 2023-01-06 - 2023-05-16 - H04N19/86
  • 本申请实施例公开了一种图像块效应检测方法、系统、设备及存储介质。本申请实施例提供的技术方案,通过读取视频图像的编码块,确定编码块的内部梯度和边缘梯度,基于内部梯度和边缘梯度确定编码块的初始块效应信息;根据编码块中各个像素点的像素值确定编码块的像素离散信息,基于像素离散信息确定编码块的画面内容权重系数;基于初始块效应信息和画面内容权重系数计算编码块的块效应强度。采用上述技术手段,通过编码块的像素离散信息确定人眼对当前编码块的块效应敏感程度,进而结合像素离散信息和编码块的初始块效应信息计算块效应强度,可以考虑人眼对块效应的敏感程度精准检测图像编码块的块效应强度,减少块效应的检测误差。
  • 一种图像效应检测方法系统设备存储介质
  • [发明专利]视频处理方法及装置-CN202310020205.5在审
  • 刘晶;谷嘉文;黄博;钟婷婷;邵宇超;肖君实;刘何为;闻兴 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2023-01-04 - 2023-05-02 - H04N19/86
  • 本公开关于一种视频处理方法及装置。视频处理方法包括:获取目标视频的待编码图像帧的编码树单元;针对每个编码树单元,执行如下预定处理:获取当前编码树单元的第一像素集和第二像素集,其中,第一像素集包括当前编码树单元中最下方四行的执行去块滤波之前的像素,第二像素集在对当前编码树单元和当前编码树单元的右侧相邻编码树单元执行去块滤波后进行获取,第二像素集包括当前编码树单元中除最下方四行之外的执行去块滤波后的像素;对第一像素集和第二像素集执行信息统计,基于信息统计结果,确定当前编码树单元的自适应样点补偿模式;将自适应样点补偿模式的相关信息写入待发送给解码端的码流。
  • 视频处理方法装置
  • [发明专利]图像处理方法、装置、设备和存储介质-CN202211518424.8在审
  • 孙向前;李旭;王小娟;李笑;张雪艳 - 中国农业银行股份有限公司
  • 2022-11-29 - 2023-04-25 - H04N19/86
  • 本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括:通过预先训练好的目标分割网络对第一待处理图像进行分割,得到分割图像;其中,分割图像包括显著性区域和背景区域;获取显著性区域对应的第一压缩率和背景区域对应的第二压缩率;其中,第一压缩率低于第二压缩率;通过预设的目标压缩网络,按照第一压缩率对显著性区域进行压缩,以及按照第二压缩率对背景区域进行压缩,得到显著性区域的第一压缩结果和背景区域的第二压缩结果;融合第一压缩结果和第二压缩结果,得到第一待处理图像对应的压缩图像。该方法能够实现在相同的图像压缩大小下,尽可能多的保留图像中的重要信息。
  • 图像处理方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基于增强的宽激活残差网络的压缩图像去块效应方法-CN202010317399.1有效
  • 何小海;陈正鑫;任超;陈洪刚;熊淑华;卿粼波;滕奇志 - 四川大学
  • 2020-04-21 - 2023-03-24 - H04N19/86
  • 本发明公开了一种基于增强的宽激活残差网络的压缩图像去块效应方法。主要包括以下步骤:以增强的宽激活残差模块为主要的构建单元,同时以全卷积的方式引入重叠图像块提取和重建,从而搭建起用于去除压缩图像块效应的网络模型;利用前一步骤搭建的卷积神经网络,分别训练不同质量因子下的压缩图像去块效应模型;以训练好的压缩图像去块效应模型为基础,将压缩图像作为输入,得到最终的去块效应图像。本发明所述的方法能够使更多的信息从卷积神经网络的浅层流向深层,同时具有较大的感受野,能够挖掘到图像更广泛区域的有效信息。因此,本发明可以获得很好的主客观效果,是一种有效的压缩图像去块效应方法。
  • 基于增强激活网络压缩图像效应方法

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